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KR101685419B1 - Apparatus and method for processing digital image - Google Patents

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KR101685419B1
KR101685419B1 KR1020110042626A KR20110042626A KR101685419B1 KR 101685419 B1 KR101685419 B1 KR 101685419B1 KR 1020110042626 A KR1020110042626 A KR 1020110042626A KR 20110042626 A KR20110042626 A KR 20110042626A KR 101685419 B1 KR101685419 B1 KR 101685419B1
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Abstract

본 발명은 이미지 센서를 이용하여 영상 처리를 수행하는 디지털 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 방법은 (a) 입력되는 영상의 움직임을 검출하는 단계; (b) 상기 검출된 움직임 영상의 휘도신호를 이용하여 상기 검출된 움직임 영상의 컬러신호를 정규화하는 단계; (c) 역전파 알고리즘을 이용하여 상기 정규화된 신호로부터 피부를 검출하는 단계; 및 (d) 상기 피부로 검출된 영역을 중심으로 줌을 수행하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 정규화된 스킨 컬러 데이터를 이용하여 신경망 스킨 컬러의 인식률을 높여 줌을 수행함으로써 조도에 따른 인식률을 높일 수 있고, 계산량 및 학습 시간을 감소하여 빠른 줌 처리가 가능하다.The present invention relates to a digital image processing apparatus and method for performing image processing using an image sensor. According to an embodiment of the present invention, there is provided a digital image processing method comprising the steps of: (a) detecting motion of an input image; (b) normalizing a color signal of the detected motion image using the luminance signal of the detected motion image; (c) detecting skin from the normalized signal using a back propagation algorithm; And (d) zooming around the region detected as the skin. According to the present invention, the recognition rate of the neural network skin color is increased by using the normalized skin color data, thereby increasing the recognition rate according to the illuminance and reducing the amount of calculation and learning time, thereby enabling fast zoom processing.

Figure R1020110042626
Figure R1020110042626

Description

디지털 영상 처리 장치 및 방법{Apparatus and method for processing digital image}[0001] Apparatus and method for processing digital image [

본 발명은 이미지 센서를 이용하여 영상 처리를 수행하는 디지털 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a digital image processing apparatus and method for performing image processing using an image sensor.

일반적인 감시 시스템에서 움직임이 발생한 경우 움직임에 따라 카메라에서 줌이 동작되었다. 특히, 움직임이 발생할 경우 카메라 줌이 동작하여 움직이는 물체를 확대하여 좀 더 자세히 물체를 감시하려는 기능이 자주 사용되었다.In the case of motion in a general surveillance system, the zoom was activated in the camera according to the movement. Especially, in case of motion, zooming of the camera by zooming the moving object is often used to monitor the object in more detail.

종래의 감시 시스템은 움직임만을 고려하여 모션에 따른 스마트 줌인 경우가 많은데 기후적인 영향(바람, 비) 등 기타 다른 영향에 의한 물체의 움직임도 동일하게 작동되는 문제점이 있었다. 특히 일반적으로 움직이는 물체 중 사람, 특히 얼굴을 주로 감시하고자 할 경우가 많은데 이 경우 사람 이외의 물체 움직임에도 쉽게 스마트 줌이 동작하여 감시에 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 또한 기존의 얼굴인식 기술은 시간이 오래 걸리고 실행 시간이 크기가 복잡하여 크기가 작은 감시 카메라 시스템에 알고리즘 내장이 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 움직임 발생 시에 실시간으로 사람의 얼굴 영역만을 감시하는 단순한 기술이 요구된다.Conventional surveillance systems often use smart zoom according to motion only in consideration of motion, but there is also a problem in that the movement of objects due to other influences such as climatic influences (wind, rain) also operates. Particularly, in general, it is often necessary to monitor a person, especially a face, of a moving object. In this case, the smart zoom is easily operated even for movement of an object other than a person. In addition, existing face recognition technology has a problem that it is not easy to embed an algorithm in a surveillance camera system having a small size because of a long time and a complicated size of execution time. Therefore, a simple technique for monitoring only a human face region in real time when a motion occurs is required.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 조도에 따른 인식률을 높이기 위해서 정규화된 스킨 컬러 데이터를 이용하여 줌을 수행하는 디지털 영상 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a digital image processing apparatus and method for performing zooming using normalized skin color data in order to increase the recognition rate according to illumination.

본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 방법은 (a) 입력되는 영상의 움직임을 검출하는 단계; (b) 상기 검출된 움직임 영상의 휘도신호를 이용하여 상기 검출된 움직임 영상의 컬러신호를 정규화하는 단계; (c) 역전파 알고리즘을 이용하여 상기 정규화된 신호로부터 피부를 검출하는 단계; 및 (d) 상기 피부로 검출된 영역을 중심으로 줌을 수행하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a digital image processing method comprising the steps of: (a) detecting motion of an input image; (b) normalizing a color signal of the detected motion image using the luminance signal of the detected motion image; (c) detecting skin from the normalized signal using a back propagation algorithm; And (d) zooming around the region detected as the skin.

본 발명에 있어서, 상기 (b)단계에서 정규화 시에 상기 컬러신호에 제1 정규화 팩터를 가산한 값을 상기 휘도신호로 나눈 후, 제2 정규화 팩터를 곱하여 정규 신호를 출력할 수 있다.In the present invention, a normal signal may be output by dividing a value obtained by adding the first normalization factor to the color signal at the time of normalization in the step (b) by the luminance signal, and then multiplying the luminance signal by a second normalization factor.

본 발명에 있어서, 상기 제1 정규화 팩터는 상기 컬러 신호를 양의 값으로 만들어 주는 비트 이동 계수 이고, 상기 제2 정규화 팩터는 상기 역전파 알고리즘 입력 값을 생성하기 위한 0-1 사이의 값일 수 있다.In the present invention, the first normalization factor is a bit shift factor that makes the color signal positive, and the second normalization factor may be a value between 0 and 1 to generate the backpropagation algorithm input value .

본 발명의 다른 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 장치는 입력되는 영상신호 및 이전 영상신호를 이용하여 움직임을 검출하는 움직임 검출부; 상기 검출된 움직임 영상의 휘도신호를 이용하여 상기 검출된 움직임 영상의 컬러신호를 정규화하는 정규화부; 역전파 알고리즘을 이용하여 상기 정규화된 신호로부터 피부를 검출하는 피부 검출부; 및 상기 피부로 검출된 영역을 중심으로 줌 수행 신호를 출력하는 줌 제어부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a digital image processing apparatus including: a motion detector for detecting motion using an input video signal and a previous video signal; A normalization unit for normalizing a color signal of the detected motion image using the luminance signal of the detected motion image; A skin detector for detecting skin from the normalized signal using a back propagation algorithm; And a zoom controller for outputting a zooming signal around the area detected as the skin.

본 발명에 있어서, 상기 정규화부는 상기 컬러신호에 제1 정규화 팩터를 가산한 값을 상기 휘도신호로 나눈 후, 제2 정규화 팩터를 곱하여 정규 신호를 출력할 수 있다.In the present invention, the normalizing unit may divide a value obtained by adding the first normalization factor to the color signal into the luminance signal, and then output the normal signal by multiplying the luminance signal by a second normalization factor.

본 발명에 있어서, 상기 제1 정규화 팩터는 상기 컬러 신호를 양의 값으로 만들어 주는 비트 이동 계수 이고, 상기 제2 정규화 팩터는 상기 역전파 알고리즘 입력 값을 생성하기 위한 0-1 사이의 값일 수 있다.In the present invention, the first normalization factor is a bit shift factor that makes the color signal positive, and the second normalization factor may be a value between 0 and 1 to generate the backpropagation algorithm input value .

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 정규화된 스킨 컬러 데이터를 이용하여 신경망 스킨 컬러의 인식률을 높여 줌을 수행함으로써 조도에 따른 인식률을 높일 수 있고, 계산량 및 학습 시간을 감소하여 빠른 줌 처리가 가능하다.As described above, according to the present invention, the recognition rate of the neural network skin color is increased by using the normalized skin color data, thereby increasing the recognition rate according to the illuminance and reducing the amount of calculation and learning time to enable fast zoom processing .

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 장치가 적용된 감시 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 3은 도 2 중 디지털 신호 처리부의 상세 블록도 이다.
도 4는 도 3 중 역전파 알고리즘으로 사전학습을 통해 생성되는 가중치를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
1 is a diagram illustrating a monitoring system to which a digital image processing apparatus according to an embodiment of the present invention is applied.
2 is a block diagram showing a configuration of a digital image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a detailed block diagram of the digital signal processing unit in FIG.
FIG. 4 is a view for explaining weight values generated by prior learning using a back propagation algorithm in FIG.
5 is a flowchart illustrating an operation of a digital image processing method according to another embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. The terms first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by terms. Terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

이하, 본 발명의 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Referring to the accompanying drawings, the same or corresponding components are denoted by the same reference numerals, do.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 장치가 적용된 감시 시스템을 보여주는 도면이다.1 is a diagram illustrating a monitoring system to which a digital image processing apparatus according to an embodiment of the present invention is applied.

도 1을 참조하면, 감시 카메라들(101, 111, 121)은, 통신 신호들(Dcom)에 의하여 호스트 장치로서의 호스트 장치(2)와 통신하면서, 라이브 뷰(live view)의 비디오 신호(Svid)를 호스트 장치(2)에 전송한다. 호스트 장치(2)에서 수신된 비디오 신호(Svid)는, 디스플레이 장치를 통하여 디스플레이되는 한편, 기록 장치 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(hard disk drive)에 저장된다.1, the surveillance cameras 101, 111, and 121 communicate with the host apparatus 2 as a host apparatus by communication signals Dcom and generate a live view video signal Svid, To the host device (2). The video signal Svid received from the host device 2 is displayed through a display device while being stored in a recording device, for example, a hard disk drive.

감시 카메라들(101, 111, 121) 각각은 동축(coaxial) 케이블을 통하여 호스트 장치(2)와 통신하면서 비디오 신호(Svid)를 호스트 장치(2)에 전송한다. 이에 따라, 호스트 장치(2)로 전송되는 비디오 신호(Svid)의 수직 블랭크 구간(vertical blank interval)에서 통신 신호들(Dcom)이 송수신된다.Each of the surveillance cameras 101, 111 and 121 transmits the video signal Svid to the host apparatus 2 while communicating with the host apparatus 2 via a coaxial cable. Accordingly, the communication signals Dcom are transmitted and received in the vertical blank interval of the video signal Svid transmitted to the host apparatus 2. [

호스트 장치(2)로부터의 제어 신호들에 의하여 감시 카메라들(101, 111, 121) 각각은 좌우 회전의 패닝(panning) 및 상하 회전의 틸팅(tilting)을 수행한다.Each of the surveillance cameras 101, 111, and 121 performs panning and tilting of the left and right rotations according to the control signals from the host apparatus 2. [

여기에서, 호스트 장치(2)는 본 발명의 일 실시 예에 의한 감시 카메라 제어 방법에 따라 감시 카메라(101, 111, 121) 각각의 동작을 제어한다. 이와 관련된 내용은 도 2 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명될 것이다.Here, the host apparatus 2 controls the operation of each of the surveillance cameras 101, 111, and 121 according to the surveillance camera control method according to an embodiment of the present invention. The related contents will be described in detail with reference to Figs. 2 to 4. Fig.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.2 is a block diagram showing a configuration of a digital image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 디지털 영상 처리 장치는 광학계(OPS), 광전 변환부(OEC), CDS-ADC(correlation double sampler and analog-to-digital converter, 210), 타이밍 회로(220), 제어부로서의 디지털 신호 처리기(DSP, digital signal processor, 230), 비디오-신호 발생부(240), 조리개 모터(MA), 줌 모터(MZ), 포커스 모터(MF), 필터 모터(MD), 패닝 모터(MP), 틸팅 모터(MT), 구동부(250), 통신 인터페이스(260), 마이크로-컴퓨터(270) 및 조명부(280)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the digital image processing apparatus includes an optical system (OPS), a photoelectric conversion unit (OEC), a correlation double sampler and an analog-to-digital converter (CDS-ADC) 210, a timing circuit 220, A digital signal processor 230, a video-signal generator 240, a diaphragm motor M A , a zoom motor M Z , a focus motor M F , a filter motor M D , A motor M p , a tilting motor M T , a driver 250, a communication interface 260, a micro-computer 270 and an illumination unit 280.

렌즈부와 필터부를 포함한 광학계(OPS)는 피사체로부터의 빛을 광학적으로 처리한다. An optical system (OPS) including a lens unit and a filter unit optically processes light from a subject.

광학계(OPS)의 렌즈부는 줌 렌즈 및 포커스 렌즈를 포함한다. 광학계(OPS)의 필터부에 있어서, 야간 동작 모드에 사용되는 광학적 저역통과필터(OLPF, optical low pass filter)는 고주파 함량의 광학적 노이즈를 제거한다. 주간 동작 모드에 사용되는 적외선 차단 필터(IRF, infra-red cut filter)는 입사되는 빛의 적외선 성분을 차단한다.The lens portion of the optical system OPS includes a zoom lens and a focus lens. In the filter section of the optical system (OPS), an optical low pass filter (OLPF) used in the night operation mode removes high frequency content of optical noise. Infrared cut filter (IRF) used in the daytime operation mode blocks the infrared component of incident light.

CCD(charge coupled device) 또는 CMOS (complementary metal-oxide- semiconductor)의 광전 변환부(OEC)는 광학계(OPS)로부터의 빛을 전기적 아날로그 신호로 변환시킨다. 여기에서, 디지털 신호 처리기(230)는 타이밍 회로(220)를 제어하여 광전 변환부(OEC)와 CDS-ADC(correlation double sampler and analog-to-digital converter, 210)의 동작을 제어한다. A photoelectric conversion unit (OEC) of a charge coupled device (CCD) or a complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) converts light from an optical system (OPS) into an electrical analog signal. The digital signal processor 230 controls the timing circuit 220 to control the operation of the photoelectric conversion unit OEC and the correlation double sampler and analog-to-digital converter 210.

CDS-ADC(210)는, 광전 변환부(OEC)로부터의 아날로그 영상 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후, 디지털 영상 데이터로 변환시킨다. 이 디지털 영상 데이터는 디지털 신호 처리기(230)에 입력된다.The CDS-ADC 210 processes the analog video signal from the photoelectric conversion unit OEC, removes the high-frequency noise, adjusts the amplitude, and converts the digital video data. The digital image data is input to the digital signal processor 230.

주 제어부로서의 디지털 신호 처리기(230)는 CDS-ADC 소자(210)로부터의 디지털 신호를 처리하여 휘도 및 색도 신호로 분류된 디지털 영상 데이터를 발생시킨다. A digital signal processor 230 as a main control unit processes digital signals from the CDS-ADC device 210 to generate digital image data classified into luminance and chrominance signals.

비디오-신호 발생부(240)는 디지털 신호 처리기(230)로부터의 디지털 영상 데이터를 아날로그 영상 신호인 비디오 신호(SVID)로 변환한다. The video signal generator 240 converts the digital image data from the digital signal processor 230 into a video signal S VID which is an analog video signal.

주 제어부로서의 디지털 신호 처리기(230)는, 통신 인터페이스(260) 및 통신 채널(DCOM)을 통하여 호스트 장치들 예를 들어, 컴퓨터들과 통신하면서, 비디오 신호 채널(SVID)을 통하여 비디오-신호 발생부(240)로부터의 비디오 신호를 호스트 장치들에 전송한다.A digital signal processor 230 as a main control unit includes, for the host device, for example, via the communication interface 260 and the communication channel (D COM), the video and communicates with the computer through the video signal channel (S VID) - signal And transmits the video signal from the generating unit 240 to the host devices.

한편, 마이크로-컴퓨터(270)는 구동부(250)를 제어하여 조리개 모터(MA), 줌 모터(MZ), 포커스 모터(MF), 필터 모터(MD), 패닝 모터(MP) 및 틸팅 모터(MT)를 구동한다. 또한, 마이크로-컴퓨터(270)는 조명부(280)를 제어하여 조명광을 비춘다. The microcomputer 270 controls the driving unit 250 to drive the diaphragm motor M A , the zoom motor M Z , the focus motor M F , the filter motor M D , the panning motor M p , And the tilting motor M T. In addition, the micro-computer 270 controls the illumination unit 280 to illuminate the illumination light.

조리개 모터(MA)는 조리개를 구동하고, 줌 모터(MZ)는 줌 렌즈를 구동하며, 포커스 모터(MF)는 포커스 렌즈를 구동한다. 필터 모터(MD)는 필터부에서의 광학적 저역통과필터(OLPF)와 적외선 차단 필터(IRF)를 구동한다.The diaphragm motor M A drives a diaphragm, the zoom motor M Z drives a zoom lens, and the focus motor M F drives a focus lens. The filter motor M D drives the optical low-pass filter OLPF and the infrared cut filter IRF in the filter unit.

패닝 모터(MP)는 광학계(OPS)를 좌우로 회전시킨다. 틸팅 모터(MT)는 광학계(OPS)를 상하로 회전시킨다. The panning motor M P rotates the optical system OPS to the left and right. The tilting motor M T rotates the optical system OPS up and down.

이하, 주 제어부로서의 디지털 신호 처리기(230)에 의하여 수행되는 정규화된 스킨 컬러 데이터를 이용하여 신경망 스킨 컬러의 인식을 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.Hereinafter, the recognition of the neural network skin color using the normalized skin color data performed by the digital signal processor 230 as the main control unit will be described with reference to FIGS. 3 and 4. FIG.

도 3은 도 2 중 디지털 신호 처리부(230)의 상세 블록도 이다.3 is a detailed block diagram of the digital signal processor 230 in FIG.

도 3을 참조하면, 디지털 신호 처리부(230)는 버퍼(231), 움직임 검출붐(232), 변환부(233), 정규화부(234), 피부 검출부(235), 위치 계산부(236) 및 줌 제어부(237)를 포함한다.3, the digital signal processing unit 230 includes a buffer 231, a motion detection boom 232, a conversion unit 233, a normalization unit 234, a skin detection unit 235, a position calculation unit 236, And a zoom control unit 237.

움직임 검출부(232)는 입력되는 현재(t) 영상 및 버퍼(231)에 저장된 이전(t-1) 영상을 비교하여 움직임을 검출한다.The motion detector 232 compares the input current (t) image and the previous (t-1) image stored in the buffer 231 to detect motion.

변환부(233)는 움직임이 검출된 영상의 RGB 신호를 휘도신호 및 색차신호인 YCbCr 신호로 변환한다.The conversion unit 233 converts the RGB signal of the image in which the motion is detected into a luminance signal and a YCbCr signal which is a color difference signal.

정규화부(234)는 검출된 움직임 영상의 휘도신호(Y)를 이용하여, 검출된 움직임 영상의 컬러신호(CbCr)를 정규화하며, 정규화된 출력신호(DbDr)는 하기 수학식 1과 같다.The normalization unit 234 normalizes the color signal CbCr of the detected motion image using the luminance signal Y of the detected motion image, and the normalized output signal DbDr is expressed by Equation 1 below.

Figure 112011033476188-pat00001
Figure 112011033476188-pat00001

수학식 1에서 n은 제1 정규화 팩터로, Cr 값이 음수로 표현되는 경우 양수로 표현하기 위해 비트를 시프트하는 값이다. 또한 m은 제2 정규화 팩터로 후술하는 피부 검출을 위한 역전파 알고리즘 이용 시에 입력 값을 생성하기 위한 0-1 사이의 계수값이다. 이와 같이 정규화 시에 컬러신호(CbCr)를 휘도신호(Y)로 나누기 때문에, 역전파 알고리즘을 이용하여 피부 검출 시에, 조도의 영향도가 제거되어 판단 경계 영역이 작아서 피부 인식율을 높일 수 있고, 계산량 및 학습시간이 감소되어 처리속도가 개선된다.In Equation (1), n is a first normalization factor, and is a value for shifting a bit to represent a positive value when a Cr value is represented by a negative number. And m is a coefficient between 0 and 1 to generate an input value when using a back propagation algorithm for skin detection described later with a second normalization factor. Since the color signal CbCr is divided into the luminance signal Y at the time of normalization in this way, the influence of the illuminance is removed at the time of skin detection using the back propagation algorithm, the judgment boundary region is small and the skin recognition rate can be increased, The amount of calculation and the learning time are reduced, and the processing speed is improved.

피부 검출부(225)는 정규화 신호(DrDb) 입력 및 사전 학습으로 획득된 가중치로 역전파 알고리즘을 수행하여 피부를 검출한다. The skin detecting unit 225 detects the skin by performing a back propagation algorithm with a weight obtained by inputting the normalization signal DrDb and pre-learning.

도 4에는 역전파 알고리즘으로 사전학습을 통해 생성되는 가중치를 설명하는 도면이 개시되어 있다. 도 4를 참조하면, 역전파 알고리즘 수행부(235-1)는 입력층/은닉층/출력층의 다층(multilayer)으로 구성되어 있어서 비선형적인 경계 영역을 설정 시에 유용하다. 일반적으로 학습을 위해서는 입력 데이터와 출력 데이터가 있어야 한다. 입력 데이터는 사전에 입력영상의 RBG 신호를 YCbCr 신호로 변환하여 정규화한 값(DbDr, 도 3참조)이다. 이 입력 데이터(DrDb)가 신경망의 가중치(Wji,Wkj)와 곱하고 더하는 과정을 반복하여 결과가 출력되면, 원하는 출력값과 비교하여 오차를 계산하고 오차에 비례하여 츨력층 및 은닉층의 가중치(Wji,Wkj)를 역으로 갱신하는 과정을 통하여 가중치(Wji,Wkj)를 갱신한다. 출력 데이터는 입력층, 은닉층, 출력층 방향으로 진행되며, 가중치(Wji,Wkj)의 갱신은 출력층, 은닉층의 반대 방향으로 진행된다. 이와 같은 역전파 알고리즘은 주지 관용의 기술이므로 상세한 설명은 생략한다.Fig. 4 is a diagram for explaining weight values generated by prior learning using a back propagation algorithm. Referring to FIG. 4, the backpropagation algorithm performing unit 235-1 is composed of a multilayer of input layer / hidden layer / output layer, which is useful in setting a nonlinear boundary region. Generally, input and output data are required for learning. The input data is a normalized value (DbDr, see FIG. 3) obtained by converting the RBG signal of the input image into the YCbCr signal in advance. When the input data DrDb is multiplied by the weight (W ji , W kj ) of the neural network and the result is output, the error is calculated by comparing with the desired output value and the weight of the output layer and the hidden layer through the process of updating the ji, W kj) the station to update the weight (W ji, W kj). The output data proceeds in the direction of the input layer, the hidden layer, and the output layer, and the updating of the weights w ji and w kj proceeds in the direction opposite to the output layer and the hidden layer. Since such a back propagation algorithm is a well-known technique, a detailed description thereof will be omitted.

피부 검출부(235)는 역전파 알고리즘을 수행하여 해당 영상 신호에 피부 색이 검출되면 1, 그렇지 않으면 0을 출력한다.The skin detecting unit 235 performs a back propagation algorithm and outputs 1 if the skin color is detected in the corresponding image signal, and 0 otherwise.

위치 계산부(236)는 피부로 검출된 픽셀의 개수를 카운트하고, 그 위치를 계산한다.The position calculation unit 236 counts the number of pixels detected by the skin, and calculates its position.

줌 제어부(237)는 위치 계산부(236)가 카운트한 픽셀이 일정 개수 이상이면, 해당 위치를 중심으로 줌을 수행하는 줌 제어 신호를 구동부(250)로 출력한다. 구동부(250)는 줌 제어신호를 수신하여 줌 모터(MZ)를 작동시킨다.If the number of pixels counted by the position calculation unit 236 is equal to or greater than a predetermined number, the zoom control unit 237 outputs a zoom control signal for zooming the position to the driving unit 250. The driving unit 250 receives the zoom control signal and operates the zoom motor M Z.

도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 디지털 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.5 is a flowchart illustrating an operation of a digital image processing method according to another embodiment of the present invention.

디지털 신호 처리부(230)는 입력되는 현재(t) 영상 및 버퍼(231)에 저장된 이전(t-1) 영상을 비교하여 움직임을 검출한다(501단계).The digital signal processing unit 230 detects motion by comparing the current (t) image inputted and the previous (t-1) image stored in the buffer 231 (step 501).

이어서, 디지털 신호 처리부(230)는 움직임이 검출된 영상의 RGB 신호를 YCbCr 신호로 변환한다(503단계).Then, the digital signal processor 230 converts the RGB signal of the motion-detected image into a YCbCr signal (step 503).

디지털 신호 처리부(230)는 휘도신호(Y), 제1 정규화 팩터 및 제2 정규화 팩터를 이용하여 컬러신호(CbCr)를 정규화한다(505단계). 정규화된 신호(DbDr)는 역전파 알고리즘의 입력 데이터로 이용된다.The digital signal processor 230 normalizes the color signal CbCr using the luminance signal Y, the first normalization factor, and the second normalization factor (step 505). The normalized signal DbDr is used as input data of the back propagation algorithm.

이후 디지털 신호 처리부(23)는 정규화 신호(DrDb) 입력 및 사전 학습으로 획득된 가중치로 역전파 알고리즘을 수행하여 피부를 검출한다(507단계). 디지털 신호 처리부(230)는 피부 색이 검출되면 검출되면 1, 그렇지 않으면 0을 출력한다.Then, the digital signal processor 23 detects the skin by performing a back propagation algorithm with a weight obtained by inputting the normalization signal DrDb and pre-learning (step 507). When the skin color is detected, the digital signal processing unit 230 outputs 1 if it is detected, and 0 otherwise.

피부색이 검출되면, 디지털 신호 처리부(230)는 피부로 검출된 픽셀의 개수를 카운트하고, 그 위치를 계산한다(509단계).When the skin color is detected, the digital signal processor 230 counts the number of pixels detected by the skin and calculates its position (step 509).

위치가 계산되면, 디지털 신호 처리부(230)는 해당 위치를 중심으로 줌을 수행하는 줌 제어 신호를 구동부(250)로 출력하고, 구동부(250)는 줌 제어신호를 수신하여 줌 모터(MZ)를 작동시킨다(511단계).When the position is calculated, the digital signal processor 230 outputs a zoom control signal for zooming around the position to the driving unit 250. The driving unit 250 receives the zoom control signal and outputs the zoom control signal to the zoom motor M Z , (Step 511).

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific acts described in the present invention are, by way of example, not intended to limit the scope of the invention in any way. For brevity of description, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of such systems may be omitted. Also, the connections or connecting members of the lines between the components shown in the figures are illustrative of functional connections and / or physical or circuit connections, which may be replaced or additionally provided by a variety of functional connections, physical Connection, or circuit connections. Also, unless stated otherwise such as " essential ", " importantly ", etc., it may not be a necessary component for application of the present invention.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of the terms " above " and similar indication words in the specification of the present invention (particularly in the claims) may refer to both singular and plural. In addition, in the present invention, when a range is described, it includes the invention to which the individual values belonging to the above range are applied (unless there is contradiction thereto), and each individual value constituting the above range is described in the detailed description of the invention The same. Finally, the steps may be performed in any suitable order, unless explicitly stated or contrary to the description of the steps constituting the method according to the invention. The present invention is not necessarily limited to the order of description of the above steps. The use of all examples or exemplary language (e.g., etc.) in this invention is for the purpose of describing the present invention only in detail and is not to be limited by the scope of the claims, It is not. It will also be appreciated by those skilled in the art that various modifications, combinations, and alterations may be made depending on design criteria and factors within the scope of the appended claims or equivalents thereof.

101,111,121: 감시 카메라 2: 호스트 장치
OPS: 광학계 OEC: 광전 변환부
210: CDS-ADC 220: 타이밍 회로
230: 디지털 신호 처리기 240: 비디오-신호 발생부
250: 구동부 260: 통신 인터페이스
270: 마이크로-컴퓨터 280: 조명부
231: 버퍼 232: 움직임 검출부
233: 변환부 234: 정규화부
235: 피부 검출부 236: 위치 계산부
237: 줌 제어부
101, 111, 121: Surveillance camera 2: Host device
OPS: Optical system OEC: Photoelectric conversion unit
210: CDS-ADC 220: Timing circuit
230: digital signal processor 240: video-signal generator
250: driving unit 260: communication interface
270: micro-computer 280: illuminator
231: buffer 232: motion detector
233: conversion unit 234: normalization unit
235: skin detecting unit 236: position calculating unit
237:

Claims (6)

(a) 입력되는 영상의 움직임을 검출하는 단계;
(b) 상기 검출된 움직임 영상의 휘도신호를 이용하여 상기 검출된 움직임 영상의 컬러신호를 정규화하는 단계;
(c) 역전파 알고리즘을 이용하여 상기 정규화된 신호로부터 피부를 검출하는 단계; 및
(d) 상기 피부로 검출된 영역을 중심으로 줌을 수행하는 단계;를 포함하고,
상기 (b)단계에서 정규화 시에,
상기 컬러신호에 제1 정규화 팩터를 가산한 값을 상기 휘도신호로 나눈 후, 제2 정규화 팩터를 곱하여 상기 정규화된 신호를 출력하며,
상기 제1 정규화 팩터는 상기 컬러신호를 양의 값으로 만들어 주는 비트 이동 계수를 포함하고, 상기 제2 정규화 팩터는 상기 역전파 알고리즘의 입력값을 생성하기 위한 0-1 사이의 값을 포함하는 디지털 영상 처리 방법.
(a) detecting a motion of an input image;
(b) normalizing a color signal of the detected motion image using the luminance signal of the detected motion image;
(c) detecting skin from the normalized signal using a back propagation algorithm; And
(d) zooming around a region detected as the skin,
At the time of normalization in the step (b)
Dividing a value obtained by adding the first normalization factor to the color signal into the luminance signal, multiplying the luminance signal by a second normalization factor, and outputting the normalized signal,
Wherein the first normalization factor comprises a bit shift factor that causes the color signal to be a positive value and wherein the second normalization factor comprises a digital shift value that includes a value between 0 and 1 to generate an input value of the back propagation algorithm, Image processing method.
삭제delete 삭제delete 입력되는 영상신호 및 이전 영상신호를 이용하여 움직임을 검출하는 움직임 검출부;
상기 검출된 움직임 영상의 휘도신호를 이용하여 상기 검출된 움직임 영상의 컬러신호를 정규화하는 정규화부;
역전파 알고리즘을 이용하여 상기 정규화된 신호로부터 피부를 검출하는 피부 검출부; 및
상기 피부로 검출된 영역을 중심으로 줌 수행 신호를 출력하는 줌 제어부;를 포함하고,
상기 정규화부는,
상기 컬러신호에 제1 정규화 팩터를 가산한 값을 상기 휘도신호로 나눈 후, 제2 정규화 팩터를 곱하여 상기 정규화된 신호를 출력하며,
상기 제1 정규화 팩터는 상기 컬러신호를 양의 값으로 만들어 주는 비트 이동 계수를 포함하고, 상기 제2 정규화 팩터는 상기 역전파 알고리즘의 입력값을 생성하기 위한 0-1 사이의 값을 포함하는 디지털 영상 처리 장치.
A motion detector for detecting motion using an input video signal and a previous video signal;
A normalization unit for normalizing a color signal of the detected motion image using the luminance signal of the detected motion image;
A skin detector for detecting skin from the normalized signal using a back propagation algorithm; And
And a zoom controller for outputting a zooming signal around an area detected by the skin,
The normalization unit may include:
Dividing a value obtained by adding the first normalization factor to the color signal into the luminance signal, multiplying the luminance signal by a second normalization factor, and outputting the normalized signal,
Wherein the first normalization factor comprises a bit shift factor that causes the color signal to be a positive value and wherein the second normalization factor comprises a digital shift value that includes a value between 0 and 1 to generate an input value of the back propagation algorithm, Image processing apparatus.
삭제delete 삭제delete
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20190068841A1 (en) * 2017-08-31 2019-02-28 Imagination Technologies Limited Luminance-Normalised Colour Spaces

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102447690B1 (en) * 2020-03-13 2022-09-28 동국대학교 산학협력단 Apparatus and method for motion-based frame condensing of video using deep neural network

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100548211B1 (en) * 2003-03-06 2006-02-02 삼성전자주식회사 Surveillance system capable of face image detection and face image detection method
KR100903348B1 (en) * 2007-11-28 2009-06-23 중앙대학교 산학협력단 Emotion recognition mothod and system based on feature fusion
KR101540813B1 (en) * 2009-03-10 2015-07-30 엘지전자 주식회사 Method for processing image and terminal using the same
KR101204378B1 (en) * 2010-10-06 2012-11-23 원광대학교산학협력단 A recognition system of facial expression for laughter therapy on mobile terminal, and a method thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190068841A1 (en) * 2017-08-31 2019-02-28 Imagination Technologies Limited Luminance-Normalised Colour Spaces
CN109429050A (en) * 2017-08-31 2019-03-05 畅想科技有限公司 Luminance standard color space
US11574387B2 (en) * 2017-08-31 2023-02-07 Imagination Technologies Limited Luminance-normalised colour spaces

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